[发明专利]一种基于人工智能的垃圾分类识别方法在审
| 申请号： | 201910899894.5 | 申请日： | 2019-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN110598800A | 公开（公告）日： | 2019-12-20 |
| 发明（设计）人： | 戴鸿君;于治楼 | 申请（专利权）人： | 山东浪潮人工智能研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 37100 济南信达专利事务所有限公司 | 代理人： | 孙晶伟 |
| 地址： | 250100 山东省济南市高新*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于人工智能的垃圾分类识别方法，涉及图像处理技术领域；建立数据集，对数据集中的垃圾图片进行预处理；由卷积深度神经网络构成垃圾分类模型，使用步骤预处理后的数据集训练垃圾分类模型；将待分类的垃圾照片预处理后输入到训练后的垃圾分类模型，输出分类结果；本发明方法通过建立的深度神经网络训练垃圾图集完成垃圾识别模型的建立，利用建立的垃圾识别模型对投放的垃圾进行准确识别，可以提高用户垃圾分类的效率，节约时间和成本。 | ||
| 搜索关键词： | 垃圾分类 预处理 垃圾识别 数据集 垃圾 神经网络训练 图像处理技术 照片预处理 人工智能 分类结果 垃圾图片 神经网络 数据集中 卷积 投放 输出 分类 节约 | ||
【主权项】：
1.一种基于人工智能的垃圾分类识别方法，其特征是步骤如下：/nS1建立数据集：收集垃圾照片，并对垃圾照片进行类别标注，构成数据集；/nS2对数据集中的垃圾图片进行预处理；/nS3由卷积深度神经网络构成垃圾分类模型：第一层由两层卷积层和一层池化层组成，第二层由两层卷积层和一层池化层组成，第三层由四层卷积层和一层池化层组成，第四层由四层卷积层和一层池化层组成，第五层由四层全连接层组成；/nS4使用步骤S2中预处理后的数据集训练步骤S3中的垃圾分类模型；/nS5将待分类的垃圾照片预处理后输入到训练后的垃圾分类模型，输出分类结果。/n
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